人工智能在公共安防領域的應用態勢展望

王煒

摘 要：隨著物聯網、互聯網、云計算、大數據等新一代信息技術的持續突破和規?；占皯?，城市運行管理加速向數字化、網絡化、智能化方向演進，城市安防體系同步從以往單一領域的簡單安全防護系統向立體化、綜合化、聯動化演變，以城市為單位織就橫跨各個領域的“立體防護網”。在此過程中，技術創新和需求拓展呈“雙輪驅動、互促互進”的態勢，推動公共安防體系加速成熟，服務市場全面進入持續爆發周期。

關鍵詞：公共安防； 人工智能； 云邊協同； 隱私保護； 標準規范；

前言：

從技術演進來看，“AI+安防”成為創新發展新特征。2018年以來，人工智能在全國掀起融合創新發展浪潮，基于AI賦能發展理念，各個領域加速人工智能與行業深度融合發展，其中安防領域成為核心潛力市場，目前從前端的芯片、板卡、硬件設備模塊，到后端軟件設計、平臺服務，均在加速產品與人工智能技術的融合應用，基于AI的邊緣計算、智能圖像識別分析、智能語義分析、智能可穿戴硬件等應用形態全面滲透到城市視頻安防、安全生產監控、交通調度管理、野生動物監測、林業防火防災監測等垂直領域。

1 “AI+安防”融合發展特征和趨勢

總體來看，傳感器、物聯網、邊緣計算、云計算、大數據等核心技術的持續演進和不斷突破，正在對智慧安防應用和產業產生革命性影響。技術融合應用加速安防產品創新、應用創新、業態創新，推動人工智能在公安行業、交通行業、智能樓宇、金融、工廠園區、民用安防、醫療行業的全面落地。

安防系統每天產生的海量圖像和視頻信息造成的信息冗余問題催生了帶有人工智能的計算機視覺技術在安防領域的應用。針對該技術對圖像視頻進行自動分析、識別、跟蹤、理解和描述的特點，帶有人工智能的計算機視覺在安防監控系統中演變為近年來業內普遍看好的視頻智能分析應用。視頻智能分析是一種基于目標行為的智能監控技術。在不需要人為干預的情況下，利用計算機視覺和視頻監控分析方法對攝像機拍錄的圖像序列進行自動分析，包括目標檢測、目標分割提取、目標識別、目標跟蹤，以及對監視場景中目標行為的理解與描述，得出對圖像內容含義的理解以及對客觀場景的解釋，從而指導和規劃行動。

感知技術迭代創新，驅動現代安防體系前端智能化發展。CPU/GPU等通用芯片和深度學習、類腦等人工智能芯片的快速發展，以及高靈敏度、高精度生物傳感器、存儲器等核心元器件的多元化創新，加速安防體系端側AI計算模式創新，支撐以生物特征識別為核心的感知技術體系不斷衍生出更加豐富的技術發展路線，如指紋識別、手掌幾何學識別、虹膜識別、視網膜識別、面部識別、簽名識別、聲音識別等，推動安防體系前端向集成化、智能化方向發展。如在智能家居、智能樓宇、智能工廠中，基于人工智能的大數據平臺匯總整個空間區域的監控信息、門禁信息和刷卡記錄，高清攝像機能夠清晰捕捉所有人員信息，并通過生物識別技術實時比對人員活動信息，分析目標行動軌跡和逗留時間，確保目標區域安全。

2 市場發展存在的主要問題

一是“數據孤島+封閉生態”導致“單點智能”瓶頸難突破。從目前的智能安防應用和產業發展階段來看，整體依然處于“弱人工智能”階段，核心原因在于智能安防體系建設缺乏統籌布局，數據孤島林立，企業單打獨斗難以形成合力。目前，我國智能安防各個細分領域如公共安防、社區安防、居家安防、企業安防等應用市場，均呈現商家扎堆進入和快速擴張割據的發展態勢，但各個細分場景之間相互封閉，跨行業數據共享和業務聯動缺乏動力，各類產品和解決方案停留在單場景的目標檢測、數據處理、行為分析和自動反饋水平，很少亦很難涉及大范圍場景下的關聯行為分析，相關的經驗知識積累不足，風險預測缺乏有效的算法模型支持，對未來跨應用領域的城市級安防大數據規劃、大數據融合形成壁壘。

二是應用場景高度碎片化，標準體系缺失導致產業化進程緩慢。AI技術體系作為橫跨各個應用領域技術體系的“賦能”類技術，其技術架構的基礎層即算力支撐層呈現開放化和標準化發展態勢，但其技術層算法平臺和應用層則與具體應用需求緊密耦合。隨著市場用戶對于智能安防應用的訴求變得越來越個性化，市場上智能安防產品和解決方案快速涌現，但由于缺乏統一的標準體系和評估評測基本框架，產業發展正在向“單品智能”方向快速發展，而不同行業、不同領域甚至同一領域內的不同企業產品都存在標準化差異，產業生態圈協同和創新鏈銜接尚未起步，未來整個“AI+安防”產業鏈協同和體系化創新將變得越來越困難。

三是智能安防體系快速擴張，對社會倫理和個體隱私形成挑戰。隨著安防智能化進程持續加快，智能安防產品正在全面向全社會領域和個體日常生活滲透普及。規?；l展在一定程度上有助于提升整個社會和個體大眾的安全防護水平，但與此同時隨著立體化安防體系獲取的社會數據和個體數據指數級上升，用戶隱私數據遭受網絡攻擊的可能性大幅上升，機器學習、深度學習、神經網絡等技術亦為不法分子跟蹤用戶社會活動、實施“個人定制”犯罪活動提供了技術支持。此外，隨著智能安防體系的日益龐大復雜，系統面臨的非法攻擊和惡意控制風險也將大幅提升。

3 策略建議

結合現階段市場發展特征和面臨的主要問題，未來國家層面政策導向和市場發展應聚焦頂層設計、標準框架、隱私保護3大重點：

一是加強智能安防體系頂層設計，打破數據孤島，體系構建城市一體化聯動防護體系。智能安防體系發展目標是構建無處不在、高效響應的安全防護體系，其核心是全量大數據積累、場景關聯分析和算法模型迭代升級。因此，必須要樹立一體化設計和發展理念，從國家層面加強社會智能化治理體系頂層設計，加強政策引導，強化跨區域、跨行業、跨部門安防體系互聯互通、數據共享，打造全天候、立體式智能安防體系，推動單點智能向群體智能、全系統智能演進。

二是盡快完善“云邊協同”的智能安防體系標準框架和評測體系，推動行業標準化發展。從頂層設計視角出發，圍繞術語、基礎關鍵技術、平臺支撐技術、算法模型、產品及服務、軟件應用、安全保護等維度，體系化構建“AI+安防”行業標準框架，研究細化和出臺各層級標準細則和測試指南，逐步規范安防行業智能應用和智能產業發展。

三是盡快落實網絡安全立法，強化規范機制建設，加強個體隱私保護和社會倫理研究。要加快推進網絡和數據安全保護立法宣貫落實工作，建立健全網絡和信息安全防護工作機制和責任機制，推動智能安防體系與數據安全防護體系一體化規劃、一體化設計、一體化建設、一體化運營。要積極組織推動AI+安防發展態勢下的倫理道德和社會問題研究，明確人工智能倫理原則和邊界，積極參與全球人工智能倫理原則研究和制定，加強前瞻預防與約束引導，最大限度降低社會風險。

參考文獻：

[1]中商產業研究院. 2018年中國智能安防行業市場前景研究報告 （簡版） [R]，2018.

[2]李繼紅. AI技術在安防領域的發展應用及技術突破[J].中國科技投資，2018 （19） .